A corrida para impedir que a IA transforme vulnerabilidades em brechas de segurança.

Em junho, as agências de cibersegurança dos Cinco Olhos alertaram que a inteligência artificial de ponta está remodelando o ciberataque e a defesa cibernética mais rapidamente do que as organizações conseguem se adaptar. A mensagem deles era clara: "O prazo não é de anos, é de meses."

Desde então, os avisos se transformaram em prazos definitivos.

O Banco Central Europeu disse aos bancos da zona euro para apresentarem planos para ameaças cibernéticas habilitadas por IA até 31 2026 de outubro. E regulador financeiro do Canadá alertou bancos e seguradoras de que modelos avançados IA podem reduzir o tempo necessário para identificar, corrigir e responder a vulnerabilidades.

Os órgãos reguladores estão se adaptando ao que os dados já mostram. A inteligência artificial reduziu drasticamente o tempo entre a descoberta de uma falha e sua exploração — de cerca de 10 meses em 2021 para três horas em 2026. Nenhum ciclo de aplicação de patches consegue acompanhar esse ritmo. A questão para os líderes de segurança está mudando: de quais falhas corrigir primeiro para até onde um invasor pode ir após o primeiro acesso.

Por que o risco em alta velocidade da IA parece tão difícil de controlar?

Os profissionais de segurança cibernética estão sendo solicitados a controlar ameaças que se movem mais rápido do que seus próprios sistemas.

Os riscos são conhecidos: sistemas expostos, infraestrutura legada, ciclos lentos de aplicação de patches, controles de identidade fracos e resposta tardia a incidentes. O que mudou foi o ritmo — e a pressão.

A Frontier AI pode ajudar os defensores a encontrar e avaliar vulnerabilidades mais rapidamente. Mas os atacantes
obtêm a mesma vantagem: descoberta mais rápida, exploração mais rápida e maneiras mais rápidas de conectar vulnerabilidades em caminhos
ataque.Os psicólogos Susan Folkman e Richard Lazarus denominaram isso de avaliação do estresse: a ansiedade aumenta quando uma ameaça é percebida como grave e o controle da situação parece incerto. É isso que a IA de ponta proporciona aos líderes de segurança: descoberta de vulnerabilidades em velocidade de máquina
aliada à aplicação de patches, testes e respostas em velocidade humana.‍

O relógio do Dia Zero está correndo mais rápido.

O Relógio do Dia Zero monitora o tempo decorrido entre a divulgação pública de uma vulnerabilidade e a sua exploração confirmada. Os dados revelam uma história alarmante: os atacantes continuam a ficar mais rápidos, enquanto a aplicação de correções ainda demora tempo.

Nem todas as vulnerabilidades são exploradas. Mas softwares amplamente utilizados, sistemas expostos e infraestruturas críticas podem se tornar alvos rapidamente.

O risco aumenta quando os atacantes conseguem analisar falhas, criar exploits e testar caminhos de ataque mais rapidamente do que os defensores conseguem validar e implementar uma correção.

Esse é o problema que a IA de ponta torna mais difícil.

O tempo médio entre a divulgação e a exploração caiu de cerca de 10 meses em 2021 para três horas em 2026.

De tarefas isoladas a cadeias de ataque

O Instituto de Segurança de IA do Reino Unido constatou que os modelos avançados estão apresentando melhorias em tarefas cibernéticas mais longas e complexas. Em uma simulação controlada de rede corporativa de 32 etapas, o Mythos Preview foi o primeiro modelo a completar toda a cadeia, obtendo sucesso em 3 de 10 tentativas e com uma média de 22 etapas. Em seguida, veio Claude Opus 4.6, com uma média de 16 passos.

A avaliação mais recente do GPT-5.5 pela AISI também constatou que o salto de capacidade não se limitou ao Mythos. O instituto afirmou que o desempenho cibernético de ponta da IA faz parte de uma tendência mais ampla observada em modelos recentes.

Isso não prova que a IA possa invadir autonomamente todas as empresas bem protegidas.

Isso demonstra que uma parcela maior da cadeia de ataque — do reconhecimento à exploração e ao movimento lateral — está se tornando mais fácil de automatizar.

A corrida pelas vulnerabilidades da IA se torna global.

Essas avaliações abrangem apenas os modelos que os pesquisadores podem testar. Michael Adjei, diretor global de arquitetura de soluções da Illumio, se preocupa com aquelas que eles não podem.

“Minha preocupação é com o que está sendo desenvolvido em segredo”, disse Adjei. “Há o Mythos e outras IAs de ponta que conhecemos.” Mas os sistemas que estão sendo desenvolvidos em segredo podem ser ainda mais poderosos.”

Sua preocupação deixou de ser teórica.

Em 24 de junho, a empresa de segurança chinesa 360 Security Technology (anteriormente Qihoo 360) apresentou duas ferramentas de segurança com IA pertencentes à sua família de modelos de IA Yitian Tulong. O fundador Zhou Hongyi chamou um deles, Tulongfeng, de versão chinesa de Mythos. Ele busca falhas de software. A segunda ferramenta, Yitianzhen, automatiza a defesa cibernética e a resposta a incidentes.

A 360 afirmou que a Tulongfeng encontrou 3.432 falhas de software, incluindo 105 confirmadas pelas autoridades chinesas, embora a alegação não tenha podido ser verificada de forma independente.

O fato de o modelo ter correspondido ao Mythos importa menos do que o que o anúncio sinaliza: a corrida da IA para encontrar e usar falhas de software já começou.

As ferramentas são novas. O problema de acesso não existe.

A CISA, a NSA, o FBI e outros parceiros alertaram que grupos apoiados pela República Popular da China invadiram infraestruturas críticas dos EUA e permaneceram dentro dessas redes. Esse acesso poderia ser usado para muito mais do que espionagem.

Agora a inteligência artificial está entrando nesse cenário.

Em novembro de 2025, a Anthropic afirmou ter desmantelado o que chamou de primeira campanha de ciberespionagem orquestrada em grande parte por inteligência artificial. A Anthropic associou a campanha, com alto grau de certeza, a um grupo patrocinado pelo Estado chinês.

A empresa afirmou que os atacantes usaram o Claude para automatizar partes do trabalho. Isso incluía encontrar alvos, encontrar falhas, explorá-las e coletar dados.

A Antropic afirmou que a campanha teve como alvo cerca de 30 organizações, incluindo empresas financeiras e agências governamentais.

A CrowdStrike também alertou que hackers ligados à China representam a principal ameaça de espionagem para empresas de tecnologia, especialmente aquelas ligadas a IA, chips, software e outros setores-chave.

Em conjunto, esses relatórios mudam a forma como discutimos a segurança.

As organizações não podem planejar com base em um único modelo de IA, um único fornecedor ou um único país. Eles precisam se preparar para um futuro onde os atacantes possam encontrar falhas, desenvolver exploits e executar operações cibernéticas mais rapidamente.

“A IA de fronteira não altera a gestão de vulnerabilidades nem o risco de vulnerabilidades”, disse Adjei. “Isso amplifica os problemas existentes em velocidade de máquina.”

Como limitar o alcance após o ponto de apoio

A IA de vanguarda está tornando a corrida mais difícil de vencer. Os defensores estão tentando encontrar, avaliar e eliminar vulnerabilidades, enquanto os atacantes usam a mesma velocidade para transformar falhas em caminhos de ataque.

Com tantas variáveis se movendo na velocidade das máquinas, nenhuma equipe consegue controlar todos os resultados.

Isso muda o foco da questão, deixando de ser o que é vulnerável e passando a ser o que os atacantes podem alcançar em seguida.

Um ponto de apoio não deve se tornar livre circulação pelo ambiente.

É aí que a segmentação muda o resultado.

“As organizações também precisam de controles que reduzam a exposição, limitem a movimentação lateral e coloquem em quarentena rapidamente os sistemas comprometidos antes que os invasores alcancem seus objetivos”, disse Adjei.

Saiba por que a visibilidade e a segmentação são essenciais para conter violações de segurança. Agende uma demonstração de contenção de violação.